創新工場和BCG咨詢合作的「+AI改造者」系列:看看無人機技術起家的極飛,如何賦能農業生產全環節,提升全球農業生產效率。
改造者系列:農業「+AI」全環節守護新疆棉花
近期,創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫,推出「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在中國大陸有著明確的落地應用場景,大量的AI企業活躍於這些垂直場景中,我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC,創新工場長期看好AI領域,深入佈局,至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中,我們采訪了數家創新系AI企業,通過這些「改造者」的視角,探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
創新工場投資的極飛科技是一家致力於未來農業的AI科技公司,極飛將無人機、機器人和傳感器部署在稻田、麥田和棉花田裏,用技術賦能農業中的播種、農藥噴灑、栽種管理、甚至天氣監測環節。用於作物噴灑的極飛科技R150農業無人車已經被推廣到了英國,應用在蘋果、草莓、黑莓等多種經濟作物的種植流程中。
在采訪中,極飛科技聯合創始人龔檟欽表示,AI在農業的應用才剛剛開始,未來極飛會探索更多AI和農業的融合,例如用AI來賦能優化作物模型(crop modelling),幫助識別作物生長過程中的不確定因素,從而實現提前預警和判斷。以下:
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出,圍繞「AI融合產業:『改造者』1如何促進AI普惠」的課題,我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴,以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
在農業領域,隨著機器自動化、機器視覺、物聯網等技術的發展,農業的提質增效和轉型升級也被不斷加速。以極飛科技為代表的一批農業科技企業,通過無人機、智慧農業系統等科技賦能,使得傳統的農業勞動更加高效、環保、節能。
1 「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地削弱了傳統企業應用AI的瓶頸,充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
■本期受訪嘉賓:龔檟欽
極飛科技將無人機、機器人、自動駕駛、人工智能、物聯網等技術帶進農業生產,通過構建無人化智慧農業生態,讓農業進入自動化、精准高效的 4.0時代。
龔檟欽是極飛科技聯合創始人,2018年福布斯中國「30 under 30」封面人物。龔檟欽曾任鳳凰衛視特約海外記者、國家地理製片人。龔檟欽先生擁有悉尼大學學士學位、巴黎九大與清華大學聯合博士學位在讀。
■對談實錄
Q1:極飛科技最早以無人機技術起家,後來為何選擇進入農業這一垂直領域?
龔檟欽:極飛科技以無人機航模控制器起家,最開始的時候我們曾嘗試過把無人機技術帶到電力巡線、安防、南極科考、物流等諸多領域,但很多領域的應用很難市場化,比如物流或電力巡線在當時都受到市場規模和法律法規的制約,難以發揮無人化技術的最大價值。
2013年9月,由於機緣巧合,極飛科技開始探索農業這一領域的無人機應用。我們發現,有客戶購買極飛的飛控之後進行改裝,拿到新疆去做航拍,還有許多人看到極飛之後在考慮用無人機做農藥噴灑。於是當月我們也一起走訪了新疆。9月正值棉田收穫期,我們卻看到大量農民背著藥箱,忍受著刺鼻的氣味在噴灑農藥,原因就在於新疆已經請不到采棉工了,需要農民噴灑脫葉劑來保證棉花同步成熟,再由大型采棉機統一采收。但是人工噴灑脫葉劑的效率非常低下,而用拖拉機噴灑又會軋壞棉花導致減產。
當時的新疆不僅缺乏采棉工,連噴灑脫葉劑的人工也請不到了。隨著城鎮化的發展,大量人口從農村流入城市,從前每年秋天新疆會有六七十萬人坐著綠皮火車從四川、河南、陝西來采棉花,如今這樣的畫面已難以再現。新疆出現了勞動力供給的缺口,而這也正是機器和技術能夠賦能的地方,就采棉催熟而言,要求脫葉劑的噴灑量不高,無人機這種空中飛行的機器有著天然的優勢——能夠在空中精准、均勻地噴灑,很大程度上減少人力並提高效率。不只是采摘,從播種到收穫的全流程中,機器人能高效地完成許多任務,包括播種、施肥、除草、除蟲等等,無人機能夠極大地提升農業生產效率,尤其在生產期較短的地域迅速提高單位時間的產量。由此,無人機能為農民釋放更多產能,一個人能管理的農田更大,即技術賦能土地規模化集中,而土地規模化之後農民對機器的需求也更大,從而進入「技術加速資源有效整合」的正向循環。
目前,極飛科技的無人機已經覆蓋了新疆機采棉面積的一半以上2,從棉花延伸到了水稻、小麥等需要大量人工的作物,從新疆延伸到了東北、雲南等全國大部分地域。
我們一直相信,當腦海裏有一項技術的時候,你要為技術選擇一個行業,選擇用技術來做什麼事。
2截至2020年10月,極飛科技農業無人機棉花脫葉劑作業面積占新疆機采棉面積的一半以上。
Q2:極飛在賦能農業的過程中是否遇到過什麼挑戰?極飛是如何應對的?
龔檟欽:在工業裏,規模化生產的工廠是工業自動化的天然載體,但在農業裏,農戶的規模差異很大,許多農戶的農田本身很小,對於機器應用能帶來的成本優化是無感的,這就涉及到「技術下鄉的微觀載體是誰」的問題。
極飛最早發現了這樣一群人,他們是縣城裏做婚慶攝影的攝影師,隨著航拍變得越來越容易,他們面臨著更加激烈的競爭。但是農民不會用無人機,極飛就請這些攝影師,或者說飛手,去幫農民打農藥。飛手發現農業用無人機的頻次高得多,市場又大,農民與他們之間也存在著比較大的技術差距,於是這些飛手們便成為了極飛下鄉的第一批「用戶」,架起農民和農業科技之間的橋樑。
過了一段時間後,這批飛手開始感到困惑,他們並不懂農業、不懂種植,也無法識別農藥的真假,於是另一批群體出現了——農資店。農資店主往往很懂農戶,很清楚周邊農戶種植的作物種類、規模,也有農戶的熟人網絡,由農資店來推銷無人機、提供打藥服務等,就會容易得多。農資店就這麼成為了極飛的「經銷商」。
兩三年後,隨著無人機、無人車等設備的滲透更高、覆蓋範圍更大,農戶開始出現對無人機維修的售後需求,農機商便成了我們的夥伴。農機商有更大的店面,有展廳、有維修車間,就像是汽車的4S店。他們也懂農業、有銷售團隊和培訓團隊,農機商就成了極飛「更大型的經銷商」。
到這裡,整個產業鏈已經連接上了,商業模式被驗證了——農機商可以幫我們推廣農機,農資店、無人機飛手可以幫助培訓。對極飛來說,分銷商就是農機商,經銷商就是農資商和飛手。
Q3:極飛自然衍生的渠道網絡非常有趣,從更大的農業產業鏈角度來看,極飛如何賦能農業產業鏈中的傳統企業?
龔檟欽:農業產業鏈中的企業可以簡化為三大類:作物科學公司、農業技術公司、食品與供應鏈公司。作物科學公司包括拜耳、中化等,研究農藥、化肥、種子,負責為農業提供生產資料。食品與供應鏈公司包括拼多多、百果園、盒馬等,把農產品變為商品,進行流通並銷售。農業技術公司負責農產品、農作物的生長管理,通過技術來幫助農業提升效率,極飛就屬於這一類。我們有一個說法是極飛幫助了農產品進行「光合作用」,通過抵抗農業生產過程中由於氣候、資本、勞動力等多方因素導致的不確定性。
農業技術公司位於另兩類公司中間,起到連接上下游的作用。比如作物科學公司想知道種子的生產效果、農藥的效果,可以通過極飛的種植管理記錄來做調研,從而優化下一代產品。比如農產品超市想采購無過量農藥的水果,可以調取極飛植保服務記錄來識別更高品質的水果供應商。可以看出,除了提升效率之外,極飛還提升了農業的透明度和可追溯性。相應地,在終端也會產生更高的價值回報,農民能獲得更多收入,消費者願意為此買單。
Q4:極飛對未來的發展規劃是什麼?會繼續深耕農業還是拓展更多行業應用?
龔檟欽:極飛選擇深耕農業,因為對於已經有七年技術和經驗積累的我們來說,再造更多其他類型的農業機器人、無人機,或者結合材料科學、結構設計優化農業機械,再或者把AI演算法嵌入農業機器,並不會太困難,但別的行業企業要進入農業是很難的,農業的行業壁壘還是很高的。
而且,在農業中AI的應用剛剛開始,未來我們可以探索更多AI和農業的融合,比如用AI來賦能優化作物模型(crop modelling),幫助識別作物生長過程中的不確定因素,從而實現提前預警和判斷;又比如探索作物科學,用深度學習來挖掘作物性狀,再通過優化生長管理極大地提升作物產量或品質,這些都是未來的方向。
■要點回顧
1、在垂直產業生態中,AI企業大可以自建網絡,根據協同性和互補性來決定網絡中的生態夥伴。隨著佈局下沉和戰線拉長,構建網絡並不會容易,AI企業需要從挑戰中找尋機遇,用更縱深的網絡推動AI與產業持續交織。
2、AI企業能幫助傳統行業「化不確定為確定」,極大地提升給定資源條件下的生產效率,加速「光合作用」。而傳統企業應當主動與AI企業共同暢想未來,重新想像AI將為行業帶來什麼價值和機遇。
3、AI企業可以在垂直領域中探索將業務與AI以及生物、材料等諸多技術進行融合,持續深耕垂直領域。
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過1,790的網紅李基銘漢聲廣播電台-節目主持人-影音頻道,也在其Youtube影片中提到,本集主題:「農村廚房尋味之旅」介紹 訪問作者: 陳志東 內容簡介: 你採過三星蔥嗎?你抱過鱘龍魚嗎?你看過炭焙桂圓寮嗎?你吃過青黛冰淇淋嗎?…… 「食材旅行」是一種主題旅遊,「農村廚房」是一種生活體驗。 當「全球在地化」成為一種趨勢,「越在地,越國際」就變成一種顯學。...
食農創新趨勢與品質管理 在 李基銘的影音頻道 Facebook 的最讚貼文
漢聲廣播電台「fb新鮮事」節目
李基銘主持人
本集主題:「農村廚房尋味之旅」介紹
訪問作者: 陳志東
內容簡介:
你採過三星蔥嗎?你抱過鱘龍魚嗎?你看過炭焙桂圓寮嗎?你吃過青黛冰淇淋嗎?……
「食材旅行」是一種主題旅遊,「農村廚房」是一種生活體驗。
當「全球在地化」成為一種趨勢,「越在地,越國際」就變成一種顯學。
親子作家陳安儀、旅遊玩家肉魯、親子旅遊達人樂爸 大好評推薦
史上第一本玩遍「農村廚房」跨界好書!
你嚮往走遍千山萬水、繞著地球環遊世界,但你可曾踏進台灣每年接待近三千萬人的「休閒農場」?
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作者簡介:陳志東
資深記者。曾任職於中國時報、ETtoday、婦女救援基金會。近年來專注於台灣休閒農場相關研究及深度報導,撰文角度深刻,充滿人文關懷。除為網路平台專欄作家,並著有《二代牽手,回家:休閒農業走過20年,承傳兩代的20篇生命故事》。他說:「給我一隻貓,我就能玩一下午;給我一尾中卷一點鹽巴,我就能烤出讓人願意多喝兩杯的美味;給我一支筆、一台相機,我就能看見平凡事物中隱藏著的深深人情。」
作者簡介:許瓊文
曾任旅遊記者;製作過《我們的島》、《黑潮三部曲》生態紀錄片;還創辦青年旅館Chocolatebox Backpackers。現任交通部觀光局國際市場行銷;長期關注土地、人文、環境、農業及自然議題。她說:「人生一直斜槓。演過舞台劇、寫過廣播劇、拍過生態紀錄片。曾是問個不停的旅遊記者、跑個不停的背包客,最後還開了間旅館。想與自己對話時,便一只背包、一本書、一壺酒向自然行去。目前任職於『最大賣台集團』,希望——在角落散發微光,讓世界看見臺灣。」
作者簡介:游文宏
現任「台灣休閒農業發展協會」秘書長。身為農家子弟,碩士以前學的是農業,踏入休閒農業領域後,花了10年取得資源管理的博士學位,擅長休閒農業規劃、創新與整合行銷。自2000年加入「台灣休閒農業發展協會」以來,即以「打造宜住宜遊的農村」為目標。20年來,引領台灣休閒農業蓬勃發展,吸引國內外千萬遊客走進台灣農村小鎮、領略田園之美。也因為踏遍台灣大大小小農場,不僅和所有農場主人成為好朋友,更於2011年推動「台灣休閒農場服務品質認證」做為產業基石,成為休閒農業國際接軌最佳推手。
先後於蘭陽技術學院、聖母護專、宜蘭大學、台北護理健康大學、高雄餐旅大學兼課,並前往各大專院校舉辦過上百場演講,推動產學合作、鼓勵青年返鄉從農。除整合產官學組織經驗,出版《休閒農業產業評論》,分享休閒農業知識,並致力於延續農村文化、提昇農民地位,期望引領農村成為「享受休閒、體驗幸福的生活空間」!
作者粉絲頁: 台灣休閒農業發展協會
出版社:蘋果屋
食農創新趨勢與品質管理 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
AI機器人將如何顛覆製造業?
面對AI機器人帶來的破壞式創新,台灣製造業該怎麼把握機會,在自動化典範轉移的亂局中,占有一席之地?
Bastiane Huang
Feb 6 · 1
在先前Robotics 2.0系列文章中,我們討論了AI如何讓機器人做到過去做不到的靈巧工作,並能夠開始自主學習。第一篇文章介紹了AI如何開啟Robot2.0時代。第二篇文章則描述AI機器人在倉儲運輸業的應用,透過觀察這個新技術的第一個應用場景,來預測這一切將如何影響我們的生產力、就業狀況以及日常生活。
這篇文章我們將聚焦目前大量運用傳統機器手臂及自動化設備,同時占台灣產值最高(30%)的製造業。具有自主學習能力而且靈巧的AI機器人,將如何影響製造業流程及整體產業結構?供應鏈上的各廠商又該如何因應Robotics 2.0帶來的破壞性創新?
「未來已經到來,只是先被一部分人看見。」 — 作家威廉.吉布森
The future is already here — it’s just not very evenly distributed. — William Gibson
製造業自動化現況
根據國際機器人聯合會(IFR)發布的最近報告,全球工業機器手臂的出貨量在2018年創下新紀錄,來到38萬4,000台。其中中國仍是最大市場(占比35%),接著是日本,美國,台灣排名全球第六。
汽車以及電子製造業依然是工業手臂的最大應用市場(占比60%),遠遠領先其他包含金屬,塑膠及食品等產業。具體原因我們在第一篇文章也討論過,由於傳統機器人和電腦視覺的限制,目前除汽車業和電子業以外,倉儲、農業和其他產業幾乎都還沒開始使用機械手臂。而這樣的情形將會被AI機器人及深度學習等新技術所改變。看到這裡,你可能會想:自動化及工業機器手臂在製造業既然已經有幾十年的歷史,該自動化或可以被自動化的部分應該都已經自動化了,還有什麼創新的空間呢?
出乎意料地,就連自動化程度最高的汽車製造業,離所謂的全自動化關燈工廠(lights out factory)也還有很大一段距離。舉例來說,汽車組裝的部分大多依然是由人工來完成。這也是車廠最勞力密集的部分,平均一間汽車工廠裡有3分之2的員工都在裝配車間。就連一向追求革新與顛覆,主張追求最高自動化的特斯拉執行長馬斯克,都不得不公開承認,特斯拉生產線自動化的進度不如預期。
究竟為什麼自動化這麼困難?
自動化至今無法跨越的技術限制
現今的自動化生產線普遍為大量生產設計,因此能有效降低成本,但也因此缺乏彈性。面對消費者越來越短的產品生命週期,越來越多的少量多樣客製化生產需求,人類往往比機器人更能夠因應新的產品線,也不需要花費很多時間去重新編寫程式或更改製造工序。
1. 靈巧度與複雜度
儘管科技在快速進步,人類還是比機器人靈巧許多。在訪談電子代工廠商的過程中發現,儘管組裝產品(assembly)已經高度自動化,但備料(kitting)的程序還是必須由人來完成。
備料在製造及倉儲業都很普遍,是提高生產效率的重要步驟。指的是把組裝產品需要的各個零散部件集合起來,打包並放置在工具包(kit)的過程。之後機器人再從工具包中拿取各個零件並進行組裝作業,這時候因為各個零件都在一個固定的位置和角度,自動化編程相對容易。相反地,備料時必須從雜亂無序的零件盒中辨識並拿取零件,零件的位置角度不一,甚至可能重疊或纏繞在一起,這對現有的機器視覺及機器人技術都是一項挑戰。
2. 視覺與非視覺性的回饋
另外一方面,很多複雜的裝配作業需要靠作業員的經驗或「感覺」。不論是安裝汽車座椅或是將零件放入工具包裡,這些看似簡單的動作,事實上都需要作業員或機器人接收,並根據各種視覺甚至觸覺訊號,來調整動作的角度及力道。
這些精細的微調使得傳統的自動化編程幾乎派不上用場,因為每次撿取或放置物品都不完全相同,需要像人一樣有從多次的嘗試當中,自主學習歸納的能力,而這正是機器學習,特別是深度及強化學習,能夠帶給機器人的最大改變。
Robotics 2.0:AI可以讓工廠機器人做到哪些事?
AI帶給機器手臂最大的改變就是:以往機械手臂只能重複執行工程師編寫程序,雖然精準度及速度都很高,但卻無法應對任何環境或製程改變。但是現在因為AI,機器可以自主學習更複雜的任務。具體來說,AI機器人較傳統機械手臂在3大方面有重大突破:
1. 視覺(Vision System)
就算是最高階的3D工業相機,仍然無法像人眼一樣,既可以精準判斷深度距離,又可以辨識透明的包裝、反射表面、或是可變形物體。這也是為什麼很難找到一款相機,既可以提供準確的深度,又能夠辨識大多數的包裝及物品,然而,這樣的情形很快就會被AI改變。
機器視覺在過去幾年取得了巨大的進展,幾間來自於矽谷及波士頓的新創,包括OSARO和Covariant,利用深度學習(deep learning),語意分割(semantic segmentation),及場景理解(scene understanding)提高了低階相機的深度及影像辨識,讓製造商不需要使用昂貴的相機,也能得到足夠準確的影像訊息,成功辨識透明或反射物體包裝。
2. 可擴充性(Scalability)
深度學習不需像傳統機器視覺一樣,需要事先建構每一個物品的3D模型。只需要輸入圖片,經過訓練,人工神經網路就能自動辨識影像中物體。甚至能使用非監督或自監督學習,降低人工標籤數據或特徵的需要,讓機器更近接近人一樣的學習,免去人為干預,讓機器人面對新的零件再也不需要工程師重新編寫程序。隨著機台運作,收集到的數據越來越多,機器學習模型的準確度也會進一步提升。
目前一般生產線通常有震動台、送料器、輸送帶等週邊設備,確保機器人能夠正確拿取需要的部件。如果機器學習再進一步發展,讓機器手臂更加智能,或許有一天這些比機械手臂更昂貴四五倍以上的週邊設備將不再被需要。
另一方面,由於深度學習模型一般儲存在雲端,這也讓機器人能夠互相學習,共享知識。舉例來說,若有一台機器手臂經過一個晚上的嘗試,學會如何組合兩個零件,便能夠很輕易地將這個新的模型更新到雲端,並分享給其他同樣也連結到雲端的機器手臂。這不但省去了其他機器的學習時間,也確保了品質的一致性。
3. 智能放置(Intelligent Placement)
一些對我們來說一點也不困難的指令:請小心輕放,或把物品排列整齊,對機器手臂而言卻是巨大的技術挑戰。
如何定義「小心輕放」?是在物體碰觸到桌面的瞬間停止施力?還是在移動到距離桌面6公分處放手讓物體自然落下?或是越靠近桌面就越降低速度?這些不同的定義又會怎麼樣影響物品放置的速度和精確度?
至於將物品「排列整齊」就更困難了,先不論每個人對整齊的定義都有所不同,為了能將物品精準地放置在想要的位置及角度,我們首先必須要先從正確的位置拿取物品:機械手臂依然不如人手靈巧,且目前一般機器手臂大多使用吸盤或是夾子,要做到人類關節及手指的靈活度,還有一大段距離。
其次我們要能即時判斷夾取物體的角度位置及形狀大小,以下圖的杯子為例,需要知道杯口朝上或朝下,要側放或直放,也要知道放置的地方有沒有其他物品或障礙物,才能判斷將杯子放在哪裡才能最節省空間。 我們因為從出生開始就在學習各種取放物品的任務,這些複雜的作業幾乎不加思索就可以完成,但機器並沒有這樣的經驗,必須重新學習。
經由AI,機器手臂可以更精準地判斷深度,還可以透過訓練,學習判斷及做到杯子朝上,朝下等不同狀態。也可以利用對象建模(Object Modeling),或是體素化(Voxelization),來預測及重建3D物體,讓機器可以更準確掌握實際物品的大小和形狀,進一步將物品放到該放的位置。
AI機器人將如何顛覆製造業?
現在我們知道AI可以讓機器做到許多以往做不到的事,但這對製造業現行的產業結構又會有什麼影響?誰能夠把握住新科技典範轉移技術帶來的機會?哪些公司又會面臨前所未有的挑戰?
AI機器人帶來的破壞式創新(Disruptive Innovation)
破壞式創新由哈佛商學院教授克雷頓‧克里斯汀生(Clayton Christensen)在其著作《創新的兩難》(Innovator’s Dilemma)當中提出。理論的中心思想是:
產業中的既有業者一般會為了服務現有客戶(通常也是利潤最高的客群),而選擇專注於「持續式創新」,改善現有的產品及服務。此時,一些資源較少的小公司把握機會,瞄準被忽略的市場需求,而取得進入市場的立足點。
破壞式創新又分為以下兩種:
(1)低階市場創新
一般大家較為熟悉的是「低階市場創新」,數位照相技術就是一例。早期的數位相機不僅解析度不佳,而且還有快門延遲很長的問題,但隨著數位照相品質及解析度逐漸進步,數位相機逐漸從低階市場晉升為主流。諷刺的是,柯達雖然研發出數位相機,但卻因為無法放棄當時該公司占據全球3分之2的底片市場,而最終被新技術淘汰。這正是所謂的「創新的兩難」,既有業者雖然看到新科技的威脅,但卻因為現有公司結構,策略等種種原因無法及時因應。
(2)新市場創新
「新市場創新」則是指新進公司瞄準既有公司尚未服務到的「新市場」進行創新。例如,電話剛推出的時候只能被用來做短距離的本地溝通,因此電報產業當時的領先者Western Union拒絕購買發明家貝爾的專利,因為該公司最賺錢的是長途電報市場,當時甚至不認為短途溝通會是一個市場,更不用說預見後來人人都用電話溝通的情景了。
而AI機器人帶來的,正是「新市場的破壞式創新」!
目前汽車及電子製造業占工業機器手臂出貨量的60%,這也導致市場領先者發那科(FANUC)、ABB、KUKA、安川(YASKAWA)專注於「持續式創新」:做他們最擅長,客戶也最需要的,進一步提高速度及精度。這也使得其他諸如倉儲業、食品製造業,或製造業中的「備料程序」成為被忽略新市場。這些客戶並不需要這麼高速度,高精度的作業,但需要機器手臂更靈活,更能彈性自主學習辨識及處理不同的零件或是工作。
新創AI機器人公司看到這樣未被滿足的需求,開始將人工智慧應用在機器人上,使得機器手臂可以被用在備料,包裝,倉儲等新市場。他們使用較低階的相機搭配機器學習模型,讓以往只能由人工作業的備料,貨物分撿等程序自動化,讓機器手臂可以被運用在更多不同的地方,甚至整個產業。
有趣的是,這些新創公司一般不自行生產機器手臂,而是專注於開發機器學習模型、機器視學及控制軟體,在硬體方面則選擇跟既有機器手臂廠商合作。因此,你可能會想,就算這些機器手臂公司不追求AI創新,他們也不會被時代淘汰,因為自動化還是需要硬體的供應。
但是,這樣想忽略了幾件事:
首先,有些機器手臂公司已經先嗅到了商機,並開始一邊與這些新創公司合作,一邊建立自己的AI團隊。這些公司因為率先採取行動,可以更快地在這些以往服務不到的新市場中建立客群,進一步領先競爭對手。
其次,隨著AI應用的普及,產業鏈中的最大價值,會逐漸由硬體轉向軟體及數據。 這點,我們已經可以從無人車的發展趨勢中看出。一但無人車可以做到高度自主,大部分的價值都會在掌握無人車機器學習模型及自駕數據的特斯拉,或Google等公司的手裡。這也是為什麼車廠人人自危,不是積極併購就是跟矽谷的軟體AI新創公司合作。相比起來,機器手臂及製造商對AI技術的接受速度似乎還不及汽車製造商。
AI機器人帶來的挑戰與機會
AI及機器人的結合帶來許多的可能性,但是這些改變絕非一蹴可幾。機器手臂公司縱使開始投資AI,也依然會面臨當初柯達所面臨的「創新者的兩難」。
要如何重新打造組織及發展策略,才能夠讓轉型的負面影響降到最低,也考驗各個公司管理階層的判斷與決心。
另一方面,開發全新市場也絕非簡單的事,新創公司仍需要和製造廠商密切合作,開發更貼合客戶需求的解決方案。 製造業的流程甚至比倉儲更複雜多樣,新創公司雖然了解AI及機器人技術,但卻不一定了解製造流程。這也給台灣製造廠商一個搶得先機成長轉型的最佳機會。
如果台灣廠商能夠率先和這些新創公司合作,不僅能透過流程自動化提升生產效率及品質,還能做到以往較難做到的少量多樣客製需求,擺脫大量製造,削價競爭的紅海策略。更可以成為新一代AI機器人的試驗場,和國際新創合作開發針對電子或半導體製造業的專屬解決方案,進而銷售到其他國家。
日前,曾任職於Google與百度的吳恩達(Andrew Ng)受邀來台演講中也指出,台灣應該善用自己在半導體與製造業的既有優勢,發展人工智慧,成為除了矽谷、北京之外的下一個AI Hub。 相較於其他像是零售或是消費性網路領域這些現在發展相對成熟的AI應用,台灣在製造產業中發展人工智慧,不但更具有了解應用案例、掌握數據等優勢,也有機會能夠藉由AI機器人等新技術,達到產業轉型的目的。
附圖:KIT工具包 — source: kitting-assembly.ca
深度學習物件辨識範例,由左至右分別為Mask-RCNN, Object Modeling, Grasp Point Prediction。OSARO
傳統及AI機器人創新策略比較 — source: Bastiane Huang
製造業自動化產業鏈- source: Bastiane Huang
資料來源:https://medium.com/marketingdatascience/ai%E6%A9%9F%E5%99%A8%E4%BA%BA%E5%B0%87%E5%A6%82%E4%BD%95%E9%A1%9B%E8%A6%86%E8%A3%BD%E9%80%A0%E6%A5%AD-ee2dbc3db7e4
食農創新趨勢與品質管理 在 李基銘漢聲廣播電台-節目主持人-影音頻道 Youtube 的最佳解答
本集主題:「農村廚房尋味之旅」介紹
訪問作者: 陳志東
內容簡介:
你採過三星蔥嗎?你抱過鱘龍魚嗎?你看過炭焙桂圓寮嗎?你吃過青黛冰淇淋嗎?……
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本書不僅從觀光休閒的旅人角度出發,帶你一窺「走在世界最前端」的台灣休閒農業故事,更從「食當地、吃當季」的觀點切入,讓你在「一邊玩、一邊吃、一邊學料理」的過程中,深刻感受台灣最迷人的休閒農場之所在——
不同於網路上走馬看花的札記,一字一句引領你看見台灣最美的鄉村風景、探索台灣尚青的食物滋味,用你從來沒有想過的方式,教你重新發現「農場好好玩」的真諦與價值。
現在,就「大手牽小手」,一起準備出發去「農村廚房」旅行吧!
作者簡介:陳志東
資深記者。曾任職於中國時報、ETtoday、婦女救援基金會。近年來專注於台灣休閒農場相關研究及深度報導,撰文角度深刻,充滿人文關懷。除為網路平台專欄作家,並著有《二代牽手,回家:休閒農業走過20年,承傳兩代的20篇生命故事》。他說:「給我一隻貓,我就能玩一下午;給我一尾中卷一點鹽巴,我就能烤出讓人願意多喝兩杯的美味;給我一支筆、一台相機,我就能看見平凡事物中隱藏著的深深人情。」
作者簡介:許瓊文
曾任旅遊記者;製作過《我們的島》、《黑潮三部曲》生態紀錄片;還創辦青年旅館Chocolatebox Backpackers。現任交通部觀光局國際市場行銷;長期關注土地、人文、環境、農業及自然議題。她說:「人生一直斜槓。演過舞台劇、寫過廣播劇、拍過生態紀錄片。曾是問個不停的旅遊記者、跑個不停的背包客,最後還開了間旅館。想與自己對話時,便一只背包、一本書、一壺酒向自然行去。目前任職於『最大賣台集團』,希望——在角落散發微光,讓世界看見臺灣。」
作者簡介:游文宏
現任「台灣休閒農業發展協會」秘書長。身為農家子弟,碩士以前學的是農業,踏入休閒農業領域後,花了10年取得資源管理的博士學位,擅長休閒農業規劃、創新與整合行銷。自2000年加入「台灣休閒農業發展協會」以來,即以「打造宜住宜遊的農村」為目標。20年來,引領台灣休閒農業蓬勃發展,吸引國內外千萬遊客走進台灣農村小鎮、領略田園之美。也因為踏遍台灣大大小小農場,不僅和所有農場主人成為好朋友,更於2011年推動「台灣休閒農場服務品質認證」做為產業基石,成為休閒農業國際接軌最佳推手。
先後於蘭陽技術學院、聖母護專、宜蘭大學、台北護理健康大學、高雄餐旅大學兼課,並前往各大專院校舉辦過上百場演講,推動產學合作、鼓勵青年返鄉從農。除整合產官學組織經驗,出版《休閒農業產業評論》,分享休閒農業知識,並致力於延續農村文化、提昇農民地位,期望引領農村成為「享受休閒、體驗幸福的生活空間」!
作者粉絲頁: 台灣休閒農業發展協會
出版社:蘋果屋
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